数字化顶层思维：引领企业数字转型的新路径

数字化顶层思维：推动企业转型的关键

在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数字化转型已成为企业生存与发展的重要战略，而数字化顶层思维则是推进这一转型的关键所在。本文将深入探讨数字化顶层思维的内涵、框架及其在企业转型过程中的应用，帮助企业更好地理解和实施数字化转型。

王明哲：《数字专员培训》

【课程收益】掌握数字化转型背后的3个顶层思维掌握智能化的2大底层原理及6大套路理解工业领域7大核心系统的作用深入数字化质量提升场景深入数字化供应链降本场景深入数字营销场景掌握2套数字化转型落地方法论理解数字化转型的“最佳案例模板”【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干，各级政府相关骨干。【课程时间】2-3天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、工业领域AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化三、工业领域的7大数字化系统1、7大核心系统串讲人类神经系统运作过程产企业7大核心系统配合过程案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、7大核心系统深入ERP：企业赚了多少钱SRM-如何帮助企业节流CRM-如何帮助企业开源PLM-企业产品的顶层设计MES-企业的神经中枢WMS-神经中枢的延伸APS-企业数字化转型深水区四、数字化转型实战1、如何帮企业“提质、增效、降本、增收”数字质量产业数字化转型供应链数字化数字化营销人力数字化案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、数智化的成功经验和失败教训企业数字化转型的黄金定律数字化转型成功的三大要素数字化转型成功的最大阻碍数字化转型的顶层规划法数字化转型的项目突破法案例：桥水资本数字化案例，三一集团数字化案例，金风科技数字化案例等

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数字化概念导入

数字化转型并非简单的技术升级，而是业务与IT的深度融合。根据“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化不仅改变了企业的运营模式，也重新定义了客户体验与市场竞争。

这一过程中，企业需要掌握数字化的基本概念，将数字化视为提升业务价值和效率的工具，而不仅仅是技术的堆砌。通过小互动，比如想象一下与心仪的对象约会，企业可以更好地理解数字化在提升客户体验中的作用。

数字化顶层思维框架

数字化顶层思维框架包含以下几个核心要素：

• 精益思维：通过梳理业务流程，识别数字化的切入点，以实现业务效率的提升。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率，能够更好地与技术团队沟通。
• 数据思维：重视数据的价值，通过数据驱动决策，展望数字化转型的未来。

例如，精益趣解中的“强迫症和控制狂”的案例，可以帮助企业在数据思维上有更具体的理解。

关注数字化技术基础设施

企业在数字化转型过程中，必须关注基础设施的建设。基础设施不仅仅是技术的堆砌，更是解除计算机能力封印的关键。企业需要从“搬金砖”转向“挖金矿”，挖掘数据的潜在价值，借鉴谷歌云计算、华为5G等成功案例，推动企业的发展。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型可以分为三个阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化手段实现信息的电子化，减少纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：在无纸化的基础上，通过优化流程提高业务效率。
• Digital transformation（无人化）：实现业务流程的自动化和智能化，提升企业的竞争力。

每个阶段都有其关键技术与决胜技术，企业需根据自身情况选择合适的转型路径。

智能化的底层原理

人工智能在数字化转型中扮演着重要角色。它的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过系统化的方式将经验和知识进行固化，而知识抽取则是通过学习和模拟来获取新的知识。通过案例，比如预测男生是否会受女生欢迎，可以直观理解这两大原理的实际应用。

人工智能的六大底层套路

在人工智能的实践中，有六大底层套路：

• X-Y pairs：用于知识的抽取。
• Y→X：用于生成新事物。
• X1-X2 pairs：用于推荐匹配。
• X only：聚类算法的应用。
• Y only：超越人类的能力。
• Dot & Line：构建知识图谱。

这些套路的应用可以帮助企业更好地实现智能化转型，如百度智能客服、谷歌药物预测系统等案例均体现了这些底层套路的有效性。

人工智能的六步落地法

为了有效落地人工智能项目，企业需要遵循六步法。这包括价值驱动与数据驱动的平衡、机器学习与数据模型的结合、行业专家与客观事实的结合等。通过案例分析，如产线良品率提升、大型工程机械故障预测等，企业可以直观地看到这些步骤的实际效果。

工业领域AI落地的七大场景

在工业领域，人工智能的应用场景主要包括：

• 销量预测
• 产品质量检测
• 耗品寿命预测
• 设备预测性维护
• 场地巡检
• 智能排产及调度
• 工艺参与自动优化

通过具体案例，如某著名汽车品牌的销量预测、焊接故障检测等，可以看出AI在提升工业效率和降低成本方面的重要作用。

数字化转型的七大核心系统

对于企业而言，理解数字化转型的核心系统至关重要。这七大核心系统分别是：

• ERP：管理企业的财务与运营。
• SRM：帮助企业降低采购成本。
• CRM：提升客户关系管理。
• PLM：产品生命周期管理。
• MES：企业的神经中枢，实时监控生产。
• WMS：仓库管理系统的延伸。
• APS：企业数字化转型的深水区。

这些系统的有效配合能显著提升企业的运营效率与市场竞争力，相关案例如中国航天数字质量、一汽数字化营销等，均体现了这些系统在数字化转型中的重要性。

数字化转型实战

数字化转型的最终目的是帮助企业实现“提质、增效、降本、增收”。通过数字质量、产业数字化转型、供应链数字化、数字化营销等手段，企业能够在竞争中立于不败之地。

在此过程中，企业需总结成功经验与失败教训，掌握数字化转型的黄金定律，包括成功的三大要素、阻碍数字化转型的因素、顶层规划法以及项目突破法等。这些方法论将为企业的数字化转型提供强有力的支持。

结语

数字化顶层思维为企业的数字化转型提供了清晰的方向与框架。通过对数字化技术和智能化原理的深刻理解，企业能够更好地应对市场变化，实现可持续发展。在未来的竞争中，掌握数字化顶层思维的企业将拥有更大的优势，迎接数字经济时代的挑战。